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基于模糊神经网络的微博舆情趋势预测方法

作者:胡悦; 王亚民粒子群优化算法模糊神经网络趋势预测微博舆情

摘要:【目的/意义】微博舆情对社会各领域的影响与日俱增,但由于其影响因素众多,呈现出非线性且复杂的变化。因此,如何快速、准确地预测其发展趋势是一个很有价值的研究课题。【方法/过程】以微博话题的博文总数作为微博话题发展趋势的量化指标,考虑话题发展的复杂性和非线性的特点,采用模糊神经网络来预测微博话题的发展趋势。并通过改进的粒子群优化算法对模糊神经网络的参数进行优化以更好的发挥模糊神经网络在处理非线性、模糊性等复杂问题上的优越性。【结果/结论】通过对新浪微博数据集的对比实验,验证了本文所提方法的有效性和准确性。本文方法有效解决了微博舆情趋势预测中遇到的模型参数复杂、易陷入局部最优的问题,提高了微博舆情发展趋势预测的准确性。

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情报科学

《情报科学》(月刊)创刊于1980年,由国家教育部主管,中国科学技术情报学会、吉林大学主办,CN刊号为:22-1264/G2,自创刊以来,颇受业界和广大读者的关注和好评。 《情报科学》内容涉及高校图书馆网络化建设、现代信息业发展、多媒体技术、情报人员结构等方面,本着求实创新的理念,始终站在学科研究的前沿,全面反映学科发展的动态,着力突出刊物与时俱进的时代特征,抓住图书情报界的研究热点,刊发了一大批既有理论水平,又有学术影响的重要论文,及时反映了情报学、信息管理、图书馆学等诸领域的最新研究进展。

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